Tā kā datu zinātne ir saistīta ar aktuālu problēmu risināšanu, ir loģiski, ka dažas prasmes ir noderīgi līdzekļi to pastāvīgi pilnveidotajā rīku komplektā.
Ikvienam topošajam datu zinātniekam savā izglītībā jākoncentrējas uz skaitļošanas domāšanu, jo tā māca fundamentālas datorzinātņu idejas un to, kā risināt sarežģītus jautājumus, izmantojot abstrakciju un dekonstrukciju.
Skaitļošanas domāšana ir būtiska spēja digitālo tehnoloģiju laikmetā ne tikai topošajiem datu zinātniekiem, bet arī ikvienam, kas vēlas piedalīties skaitļošanas pasaulē.
Lai būtu gatavi darba tirgus evolūcijai un darba nākotnei, ko veidos visaptverošā automatizācija, mākslīgais intelekts, un mašīnmācībā, ir obligāti jāuzsver skaitļošanas domāšanas spējas kā galvenā izglītības un profesionālās attīstības sastāvdaļa.
Šajā rakstā mēs detalizēti apskatīsim skaitļošanas domāšanu, aptverot tās elementus, vērtību un daudz ko citu.
Tātad, kas ir skaitļošanas domāšana?
Skaitļošanas domāšana, kas pazīstama arī kā algoritmiskā domāšana, ir metodisks paņēmiens sarežģītas problēmas risināšanai, sadalot to mazākos, vieglākos procesos, ko var veikt dators vai mašīna.
Ir ļoti svarīgi problēmu atrisināt tā, lai dators varētu veikt procesu, jo tas nozīmē, ka atbildi var izmantot līdzīgām problēmām citos kontekstos.
Skaitļošanas domāšana ietver veiklu, novatorisku un elastīgu attieksmi, lai pēc iespējas efektīvāk tiktu galā ar izaicinājumiem un iespējamiem risinājumiem, kā arī sekmīgi izmantotu un analizētu datus.
Termins “skaitļošanas domāšana” nāk no datorzinātnieku domāšanas veida, taču tagad tas ir atzīts par domāšanas veidu, ko ikviens var izmantot, lai atrisinātu problēmas savā personīgajā vai profesionālajā dzīvē.
Tāpēc mērķis nav izmantot domāšanu, kas atgādina mašīnas domāšanu, bet gan izveidot problēmu risināšanas stratēģijas, kuras datorzinātnieki parasti izmanto.
Skaitļošanas domāšana ir būtisks datu zinātnieku instruments, jo to var izmantot, lai risinātu plašu kvantitatīvu un datu ietilpīgu izaicinājumu klāstu.
Šo metodi var izmantot, lai atrisinātu problēmas dažādās jomās, tostarp matemātikā un mākslīgajā intelektā. Šajā pieejā tiek izmantota arī Python programmēšanas valoda, kas tiek izmantota, lai statistiskās analīzes posmā sniegtu atbildi datorā.
Kāpēc skaitļošanas domāšana ir būtiska?
Šīs problēmu risināšanas metodes var izmantot dažādām tēmām, izmantojot skaitļošanas domāšanu. Turklāt ir spējas, kas skaitļošanas domāšanai ir kopīgas ar tām, kas tiek izmantotas citās STEM jomās, kā arī mākslā, sociālajās zinātnēs un humanitārajās zinātnēs.
Datoru jaudas izmantošanu ārpus ekrāna un tastatūras veicina skaitļošanas domāšana. Turklāt tas varētu mums palīdzēt uzlabot vienlīdzību datorzinātņu izglītībā.
Mēs varam veicināt datorzinātņu integrāciju ar citām mācību priekšmetu jomām un iepazīstināt vairāk skolēnu ar datorzinātņu potenciālu, koncentrējoties uz problēmu risināšanas spējām, kas ir tās pamatā.
Turklāt skaitļošanas domāšana ļauj mums izpētīt tehnoloģiju potenciālu un ierobežojumus, kamēr tā tiek ražota.
Mēs varam novērtēt, kas un kāpēc izstrādā tehnoloģijas, un varam kritiski apsvērt, kā tās var ietekmēt sabiedrību.
Skaitļošanas domāšanas pamatkomponenti
1. Sadalīšanās
Dekompozīcija ir skaitļošanas domāšanas pamatelements. Lai problēmu būtu vieglāk atrisināt, šajā posmā tā ir jāsadala mazākos komponentos.
Problēmu ir vieglāk novērst, jo vairāk varat to izjaukt. Velosipēda daļas var izjaukt kā noderīgu sadalīšanas praksi. Sākotnēji var sadalīt velosipēda rāmi, riteņus, stūri un pārnesumus.
Tomēr jūs varētu sīkāk sadalīt katru komponentu tā sastāvdaļās. Piemēram, mākslīgo intelektu var iedalīt mašīnmācībā, dziļajā mācībā, datorredzē un dabiskās valodas apstrādē.
Šis solis palīdz arī iegūt dziļākas zināšanas par problēmu, padziļināti identificējot visus komponentus.
2. Rakstu atpazīšana
Otrajā posmā, kas pazīstams kā modeļa atpazīšana, tiek atrastas problēmas kopīgās iezīmes un tendences.
Pastāv liela iespējamība, ka tās var atrisināt, izmantojot līdzīgas vai atkārtotas procedūras, ja noteiktas grūtības pēc būtības ir līdzīgas — gan pašreizējās problēmas, gan iepriekšējo problēmu ietvaros.
Tas ir būtisks elements, lai izstrādātu efektīvus risinājumus un galu galā ietaupītu jūsu laiku.
Apsveriet šādu scenāriju: jums tiek lūgts izstrādāt nelielu programmu, kas zīmē kvadrātu. Tā vietā, lai instrukciju rakstītu četras reizes pēc kārtas, līnijas vilkšanas un pildspalvas pagriešanas par 90 grādiem modeli var atkārtot četras reizes cilpā.
Rakstu atpazīšana ir būtisks talants efektīvu un iedarbīgu problēmu risinājumu izstrādē.
3. Abstrakcija
Svarīgo risinājuma elementu identificēšana tiek veikta trešajā abstrakcijas posmā.
Tas prasa spēju filtrēt liekās problēmas daļas, lai jūs vienkārši koncentrētos uz būtiskiem elementiem, nevis aplūkotu precīzas specifikas.
Vēl viens lielisks piemērs ir, kad jūs spēlējat sportu, jūs mēģināt koncentrēties uz stratēģijām, kuras jums vajadzētu izmantot, un jūs ignorējat jebkādu pretinieku ķircināšanu.
Pirms galīgā risinājuma izstrādes abstrakcija ļauj ņemt vērā visus svarīgos faktorus, neņemot vērā liekos elementus.
4. Algoritmu projektēšana
Rūpīga soli pa solim instrukciju kopa, kurā aprakstīts, kā atrisināt problēmu, tiek izveidota algoritma izstrādes posmā, kas ir skaitļošanas domāšanas procesa pēdējā fāze.
Efektīvs algoritms ir tāds, ko var iedot kādam citam un kam sekot bez papildu paskaidrojumiem.
Pasaule ir pilna ar algoritmiem neatkarīgi no tā, vai jūs gatavojat pēc receptes, montējat mēbeles, ēdat caurbraucamā restorānā vai maksājat par pārtikas precēm pašapkalpošanās kasē.
Atkļūdošana ir ļoti svarīga spēja apgūt, jo tas ir papildu process, kas saistīts ar algoritma izveidi. Algoritma trūkumu identificēšana un labošana tiek saukta par atkļūdošanu.
Atkļūdošana ir pārnesama spēja, ko var apgūt visā mācību programmā, darbojoties un piedāvājot atgriezenisko saiti, līdzīgi kā citas skaitļošanas domāšanas sastāvdaļas. Mēs varam izprast savu apkārtni ar algoritmu palīdzību.
Secinājumi
Rezumējot, nākamā paaudze datu zinātnieki ir jāapgūst spējas, kas ļaus veiksmīgāk pielāgoties mainīgajam darba tirgum un attīstītajai digitālajai ekonomikai.
Nākotnes datu zinātnieki uzskatīs, ka skaitļošanas domāšana ir noderīgs rīks, jo viņi pastāvīgi maina savas pozīcijas, lai pielāgotos tehnoloģiju attīstībai un lielākai sadarbspējai starp cilvēkiem un mašīnām.
Galu galā skaitļošanas domāšana ir būtiska ikvienam, veicot ikdienas uzdevumus.
Atstāj atbildi